04 2018 档案
Linux sogou input method
摘要:afda@afda-Y720-15IKB:~$ wget "http://pinyin.sogou.com/linux/download.php?f=linux&bit=64" -O "sougou_64.deb"https://blog.csdn.net/q1302182594/article/d
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局域复杂环境无线定位与导航
摘要:一、引言 二、局域定位系统 三、射频定位系统 一、引言 设想如果你在一片森林里,你将如何走出去?是北极星吗?每年候鸟都会向南飞,海龟都会游回岸边,宇航员在太空中如何飞到月球上,蝙蝠如何避免碰到墙壁,机器人如何认路,小狗如何回到家,人如何认识回来的路。天上飞的,地面上走的,水下游的,哪怕外太空,都会遇
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Boot Option Menu
摘要:SATA HDD:TOSHIBA MQ02ABF100 1000G SATA HDD:SAMSUNG MZVLW512HMJP-000L2 => Invalid Partition Table Windows启动 500G 128GSSD 可以修改为Linux系统16.04版 USB HDD:San
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Linux Wifi模块灰色解决办法
摘要:https://www.cnblogs.com/mcy0808/p/5415689.html -sudo gedit /etc/rc.local 连上了CUG但还是打不开网页,是不是需要编辑Connection Information? 查看Connection Information时发现 IPv
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Numpy安装
摘要:安装的Python目录下没有Scripts文件夹, 先安装setuptools和pip:http://www.cnblogs.com/kongxc/p/7787670.html setuptools是通过“python setup.py install”命令安装工具 pip也是通过“python s
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8.8 Deep Learning Software
摘要:深度学习软件 -CPU vs GPU -Deep Learning Framework - Caffe / Caffe2 - Theano / TensorFlow - Torch / PyTorch -CPU vs GPU(并行计算) -cuBLAS:Matrix Multiplication a
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梯度下降法与牛顿迭代法 求拟合参数
摘要:我一直以为两者是相同的。。。原来SGD是一阶梯度,而牛顿迭代法是二阶梯度。 SGD(Stochastic Gradient Descent,随机梯度下降法)和New-ton Method(牛顿迭代法) 梯度下降法,牛顿法,高斯-牛顿迭代法,附代码实现:https://blog.csdn.net/pi
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什么是Condition Number(条件数)?
摘要:In the field of numerical analysis, the condition number of a function with respect to an argument measures how much the output value of the function
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什么是卷积?
摘要:以离散信号为例,连续信号同理。 已知 x[0] = a, x[1] = b, x[2]=c 已知 y[0] = i, y[1] = j, y[2]=k 下面通过演示求 x[n] * y[n]的过程,揭示卷积的物理意义。 第一步,x[n]乘以 y[0]并平移到位置 0: 第二步,x[n]乘以 y[1]
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TensorFlow安装教程
摘要:Windows7 安装TensorFlow(本人试了好多方法后的成果):https://www.cnblogs.com/bxyan/p/6869237.html Linux: sudo pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tens
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Caffe
摘要:caffe是一个清晰,可读性高,快速的深度学习框架。作者是贾扬清,加州大学伯克利的ph.D,现就职于Facebook。caffe的官网是http://caffe.berkeleyvision.org/。
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《深度学习原理与TensorFlow实践》喻俨,莫瑜
摘要:1. 深度学习简介 2. TensorFlow系统介绍 3. Hello TensorFlow 4. CNN看懂世界 5. RNN能说会道 6. CNN LSTM看图说话 7. 损失函数与优化算法 TensorFlow的出现和成熟,改变了深度学习的入门和深造路径。今天我们完全可以从具体需求出发,以实
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深度学习:原理与应用实践(张重生) - Caffe
摘要:如今,深度学习是国际上非常活跃、非常多产的研究领域,它被广泛应用于计算机视觉、图像分析、语音识别和自然语言处理等诸多领域。在多个领域上,深度神经网络已大幅超越了已有算法的性能。 本书是深度学习领域的一本力作。它对深度神经网络尤其是卷积神经网络进行介绍,且注重深度学习的实际应用。而且,本书还对深度学习
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